matlab中噪声代码该程序是针对chime3 / chime4数据的“使用时频掩码进行在线/离线ASR噪声鲁棒MVDR波束成形”的实现。 这是基于Comoplex高斯混合模型（CGMM）的MVDR波束成形； 我只是实现本文的批处理过程。 旧版本已移至old_toy_mvdr分支 我不能保证性能。 也许有一些错误。 如果您发现了，我将不胜感激您的建议。 test.m提供了有关如何运行代码的详细说明。 此代码取决于语音箱。 加载并添加路径到您的matlab。

这是在随机信号分析实验中gauss噪声积分变换分析的方法，其中对离散量的积分采用了累加的方法。

matlab加噪声代码GPz 2.0 不确定和不完整数据的异方高斯过程 介绍 这是所描述的稀疏异方差高斯过程的matlab实现。 数据集被认为是由输入组成和目标输出，其中n是数据集中的样本数，d是输入的维数。 目标由输入函数生成 加上附加噪声： 。 这项工作的目的是找到最简单的函数，该函数在给定输入的情况下最大化观察目标输出的可能性。 径向基函数（RBF） 该模型优化了由m个径向基函数的线性组合生成的数据的概率。 在提出的解决方案中，RBF具有不同的方法，请参见图1，如下所示： 全局长度标度（GL）：所有基础函数共享相同的长度标度。 可变长度标度（VL）：每个基础都有特定的长度标度。 全局对角线（GD）：所有基函数共享相同的对角协方差。 可变对角线（VD）：每个基础都有特定的对角协方差。 全局协方差（GC）：所有基函数共享相同的完全协方差。 可变协方差（VC）：每个基础都有特定的完整协方差。 图1：在相同数据上使用不同数量的基函数（m）训练GPVL，GPVD和GPVC的结果。 椭圆表示RBF的学习协方差。 对数边际可能性显示在每个图上方（Almosallam，2017） 异方差噪声 该

matlab除噪声代码连续去除高光谱红外图像 作者：Bardia Yousefi（）加拿大魁北克市拉瓦尔大学电气与计算机工程系计算机视觉和系统实验室日期：2018年5月2日0版权声明代码-（c）2018-2029 Bardia Yousefi该代码是按原样提供，除几乎肯定存在错误外，没有任何保证。 使用此代码（或经过修改的版本）发表的研究报告应引用描述该算法的文章：Yousefi，B.，Sajasi，S.，Castanedo，CI，Beaudoin，G.，Maldague，XP和Chamberland，M.（ 2018）。 应用非负矩阵分解对基于地面的LWIR 2高光谱红外图像进行连续谱去除。 应用光学。 欢迎发表评论和错误报告。 发邮件给 。 我也很高兴听到有关您如何使用此代码，对其进行的改进或翻译成其他语言的信息。 您可以自由修改，扩展或分发此代码，只要完整包含本版权声明，并且没有任何变化即可。 ＃用于使用高光谱聚类进行矿物识别的MATLAB代码这是用于在高光谱红外图像中连续去除的MATLAB编程代码。 该代码不包含其他受版权保护的代码。 该代码只能接收经过预处理的输入高光谱图像，

matlab删除噪声代码 宽带海底地震数据处理软件 OBStools 是一个包含用于处理宽带海底地震 (OBS) 数据的 Python 工具的软件包。 当前的功能包括从倾斜和顺应性影响中去除垂直分量噪声，以及计算海底顺应性。 该代码使用StDb包来查询和构建站点数据库，并且可以通过命令行脚本使用。 安装、API 文档、脚本和教程在 作者：（开发者和维护者）&&（原始Matlab版本的开发者） 贡献 欢迎所有建设性的贡献，例如错误报告、讨论或对新功能的建议。 您可以使用提议的更改或提出拉取请求。 在提出拉取请求之前，检查是否有相应的问题打开并在拉取请求中引用。 如果没有，建议打开一个并说明更改的理由。 改变其行为的新功能或对代码的重大更改应附带相应的测试和文档。 如果您不熟悉贡献，您可以打开一个正在进行中的拉取请求并对其进行迭代审查。 贡献的示例包括描述已发布的 OBS 数据处理示例的笔记本。 也欢迎提出改进建议（速度、准确性等）。 参考 Bell、SW、DW Forsyth 和 Y. Ruan (2014)，从海底地震仪的垂直分量记录中去除噪声：卡斯卡迪亚倡议第一年的结果，Bull。

本代码是一个用于分析噪声信号的 Matlab 程序。 分析包括： 1）选项： -信号去趋势； -信号归一化。 2) 绘图： - 时域中的信号（波形图）； - 频域中的信号（周期图）； - 时频域中的信号（频谱图）； -信号的幅度分布（直方图）； - 信号的自相关函数（相关图）。 3）显示： - 信号的最小值和最大值； - 平均值（DC值）和标准偏差（RMS值）； - 偏度（尾部）和峰度（峰度）； - 波峰因数 CF； -动态范围DR； -自相关时间； - 信号平稳性的测试结果。 该代码基于以下内容中描述的理论： [1] D. Manolakis, V. Ingle。 应用数字信号处理。 剑桥，剑桥大学出版社，2011 年。 [2] G. Heinzel、A. Rudiger、R. Schilling。 通过离散傅立叶变换 (DFT) 进行的频谱和频谱密度估计，包括窗口函数的综合列表

matlab除噪声代码快速自适应双边滤波 这是以下论文中Matlab算法的实现： RG Gavaskar和KN Chaudhury，“快速自适应双边滤波”，IEEE图像处理事务，第1卷。 28号2，第779-790页，2019年。 DOI：10.1109 / TIP.2018.2871597 要求 （1）带有图像处理工具箱的Matlab。 （2）C ++编译器（用于编译mex文件）。 在Matlab 9.1.0（R2016b）和GCC 4.8.4（Ubuntu 14.04）上进行了测试。 细节 在运行代码之前，请按如下所示编译“ fastABF”目录中的MEX文件： mex MinMaxFilter.cpp 这是O（1）过滤器，用于查找局部窗口最小值和最大值（本文中的alpha和beta）。 实现该算法的核心源文件位于“ fastABF”中。 要执行算法，请运行以下命令 g = fastABF( f,rho,sigma,theta ) 在哪里 f = input image (m-by-n), rho = width of the spatial Gaussian kernel, si

用matlab产生均值和方差可设定的白噪声

Matlab在图像处理领域得到了广泛的应用。本文对噪声的产生和分类进行了分析。在Matlab环境下对图像进行滤波处理,采用不同滤波方式进行对比分析。本文采用的滤波器有中值滤波、均值滤波、小波降噪等滤波处理。通过分析,不同的图像滤波方式得到结果不同。

用MATLAB产生噪声调频信号的源程序 % 摘自《信息时代的电子战》（29所） % 1。产生高斯噪声电压 % 2。用6极点椭圆滤波器形成噪声带宽 % 3。将滤波器输出送到一压控震荡器，输出即为调频噪声干扰信号